3. 创建NumPy数组 NumPy提供了多种创建数组的方法,最常用的方法是使用np.array()函数。下面是创建一个一维和二维数组的示例: importnumpyasnp# 创建一维数组arr_1d=np.array([1,2,3,4,5])print("一维数组:",arr_1d)# 创建二维数组arr_2d=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print("二维数组:\n",arr...
print('size:',array.size) # 元素个数 # size: 6 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Numpy 的创建 array 关键字: array:创建数组 dtype:指定数据类型 zeros:创建数据全为0 ones:创建数据全为1 empty:创建数据接近0 arrange:按指定范围创建数据 linspace:创建线段 创建数组 a = np.array([2,23,4]) ...
import numpy as np array = np.array((1, 2), dtype=[('x',np.int8), ('y',np.int16)]) print("数组array的值为: ") print(array) print("数组array的默认类型为: ") print(array.dtype) print("数组array中对应x标签元素为: ") print(array['x']) print("数组array中对应y标签元素为: ...
x=np.array([[1,0,1,3,4,],[11,12,13,14]],dtype=object)# spyder 里面非同质要求写dtypeprint(x.shape)# (2,)print(x.dtype)# objectprint(x)# [list([1, 0, 1, 3, 4]) list([11, 12, 13, 14])]print(x.itemsize)# 8print(x.size)# 2 两个数组,每个里面对应的元素数量不同。
array([5, 7, 9]) 4、Uniform 在上下限之间的均匀分布中生成随机样本。 np.random.uniform(5,10,size = 4)---array([6.47445571, 5.60725873, 8.82192327, 7.47674099])np.random.uniform(size = 5)---array([0.83358092, 0.41776134, 0.72349553])np.random.uniform(size = (2,3))---array([[0.70325...
使用array.size可以获取array数组元素个数，因为array的shape为(3, 3)，即3行3列，所以元素个数为3*3=9，代码如下：import numpy as np array = np.arange(9).reshape(3, 3)print(array.size) # 输出：9
np.random.randint(a, b, size=(c, d)) 6.2.随机生成 0-1的10个数字 np.random.rand 7.np.array 的数组切片 a.切片规则 [三冒号规则] [开始:结尾:步长] b.开始为-1 a[-1] 取最后一个 a = [0,1,2,3,4,5,6,7] a[-1] = 7 ...
print(arr2d.size) # 获取数组的元素总数 8. 数组的基本运算: a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) result = a + b # 数组加法 print(result) 这些示例展示了np.array的基本用法,涵盖了数组的创建、属性获取以及基本运算。NumPy 还提供了丰富的数学函数和数组操作,使得在科学计算...
array = np.random.randint(0,10, size=(4,5)) array array([[6, 4, 8, 9, 6], [5, 0, 4, 8, 5], [1, 3, 1, 0, 3], [2, 3, 3, 6, 5]]) array.ravel array([6, 4, 8, 9, 6, 5, 0, 4, 8, 5, 1, 3, 1, 0, 3, 2, 3, 3, 6, 5]) ...
a = np.array ([9, 8, 7, 6, 5, ]) a[1:4:2] –> array([8, 6]) : a[起始编号:终止编号(不含): 步长] 多维数组索引 a = np.arange(24).reshape((2, 3, 4)) a[1, 2, 3] 表示 3个维度上的编号, 各个维度的编号用逗号分隔 ...